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公开(公告)号：CN115936280A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211593599.5
申请日：2022-12-13
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06Q10/087 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的适用于车辆配送任务的路径规划方法，应用于由单个仓库、K辆卡车和N个配送任务节点所构成的车辆配送任务中，并包括：1建立车辆配送任务模型；2全局变量的初始化；3得到适用于当前任务的局部搜索算子集合；4得到适用于当前任务的多样化的局部搜索算子排列组合方式；5利用多样化的局部搜索算子排列组合方式，生成多样化的临时路径规划方案；6更新当前路径规划方案与最优路径规划方案；7若达到终止条件，则输出最优路径规划方案；否则返回步骤3执行。本发明能够自适应地选择出适用于当前任务的局部搜索算子及其排列组合方式，并据此寻找到低行驶距离的路径规划方案，从而提高配送效率。
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